LightGbmBinaryTrainer.Options Clase
Definición
Importante
Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.
public sealed class LightGbmBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBasetype LightGbmBinaryTrainer.Options = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmBinaryTrainer.Options, single, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBasePublic NotInheritable Class LightGbmBinaryTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmBinaryTrainer.Options, Single, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase- Herencia
Constructores
| LightGbmBinaryTrainer.Options() |
Campos
| BatchSize |
Número de puntos de datos por lote, al cargar datos. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| CategoricalSmoothing |
Término suave laplace en división de características categóricas. Esto puede reducir el efecto de los ruidos en características de categorías, especialmente para categorías con pocos datos. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| EarlyStoppingRound |
Determina el número de rondas, después del cual el entrenamiento se detendrá si la métrica de validación no mejora. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| EvaluationMetric |
Determina qué métrica de evaluación se va a usar. |
| ExampleWeightColumnName |
Columna que se va a usar por ejemplo, peso. (Heredado de TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Columna que se va a usar para las características. (Heredado de TrainerInputBase) |
| HandleMissingValue |
Si se va a habilitar el control especial del valor que falta o no. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| L2CategoricalRegularization |
Regularización L2 para división categórica. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| LabelColumnName |
Columna que se va a usar para las etiquetas. (Heredado de TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
La tasa de reducción de los árboles, que se usa para evitar el sobreajuste. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MaximumBinCountPerFeature |
El número máximo de contenedores en los que se rellenarán los valores de características. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MaximumCategoricalSplitPointCount |
Máximo de puntos de división categóricos que se deben tener en cuenta al dividir en una característica de categorías. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MinimumExampleCountPerGroup |
Número mínimo de puntos de datos por grupo de categorías. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MinimumExampleCountPerLeaf |
Número mínimo de puntos de datos necesarios para formar una nueva hoja de árbol. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfIterations |
Número de iteraciones de aumento. Se crea un nuevo árbol en cada iteración, por lo que es equivalente al número de árboles. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfLeaves |
Número máximo de hojas en un árbol. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfThreads |
Determina el número de subprocesos usados para ejecutar LightGBM. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| RowGroupColumnName |
Columna que se va a usar por ejemplo groupId. (Heredado de TrainerInputBaseWithGroupId) |
| Seed |
Inicialización aleatoria de LightGBM que se va a usar. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Sigmoid |
Parámetro para la función sigmoid. |
| Silent |
Controla el nivel de registro en LighGBM. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| UnbalancedSets |
Si los datos de entrenamiento están desequilibrados. |
| UseCategoricalSplit |
Si se va a habilitar la división por categorías o no. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| UseZeroAsMissingValue |
Si se va a habilitar el uso de cero (0) como valor que falta. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Verbose |
Determina si se va a generar el estado del progreso durante el entrenamiento y la evaluación. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| WeightOfPositiveExamples |
Controla el equilibrio de pesos positivos y negativos en LightGbmBinaryTrainer. |
Propiedades
| Booster |
Parámetro Booster que se va a usar (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |